Soumettre la recherche
Mettre en ligne
[DL輪読会]Deep Learning 第18章 分配関数との対峙
•
3 j'aime
•
1,646 vues
Deep Learning JP
Suivre
2018/01/15 Deep Learning JP: http://deeplearning.jp/seminar-2/
Lire moins
Lire la suite
Technologie
Signaler
Partager
Signaler
Partager
1 sur 17
Télécharger maintenant
Télécharger pour lire hors ligne
Recommandé
[DL輪読会]Deep Learning 第15章 表現学習
[DL輪読会]Deep Learning 第15章 表現学習
Deep Learning JP
機械学習におけるオンライン確率的最適化の理論
機械学習におけるオンライン確率的最適化の理論
Taiji Suzuki
[DL輪読会]Deep Learning 第2章 線形代数
[DL輪読会]Deep Learning 第2章 線形代数
Deep Learning JP
深層学習の数理
深層学習の数理
Taiji Suzuki
[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎
[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎
Deep Learning JP
[DL輪読会]Control as Inferenceと発展
[DL輪読会]Control as Inferenceと発展
Deep Learning JP
強化学習その3
強化学習その3
nishio
Generative Adversarial Imitation Learningの紹介(RLアーキテクチャ勉強会)
Generative Adversarial Imitation Learningの紹介(RLアーキテクチャ勉強会)
Yusuke Nakata
Recommandé
[DL輪読会]Deep Learning 第15章 表現学習
[DL輪読会]Deep Learning 第15章 表現学習
Deep Learning JP
機械学習におけるオンライン確率的最適化の理論
機械学習におけるオンライン確率的最適化の理論
Taiji Suzuki
[DL輪読会]Deep Learning 第2章 線形代数
[DL輪読会]Deep Learning 第2章 線形代数
Deep Learning JP
深層学習の数理
深層学習の数理
Taiji Suzuki
[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎
[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎
Deep Learning JP
[DL輪読会]Control as Inferenceと発展
[DL輪読会]Control as Inferenceと発展
Deep Learning JP
強化学習その3
強化学習その3
nishio
Generative Adversarial Imitation Learningの紹介(RLアーキテクチャ勉強会)
Generative Adversarial Imitation Learningの紹介(RLアーキテクチャ勉強会)
Yusuke Nakata
Skip Connection まとめ(Neural Network)
Skip Connection まとめ(Neural Network)
Yamato OKAMOTO
PRML輪読#11
PRML輪読#11
matsuolab
強化学習と逆強化学習を組み合わせた模倣学習
強化学習と逆強化学習を組み合わせた模倣学習
Eiji Uchibe
一般化線形モデル (GLM) & 一般化加法モデル(GAM)
一般化線形モデル (GLM) & 一般化加法モデル(GAM)
Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
[DL輪読会]Deep Learning 第6章 深層順伝播型ネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第6章 深層順伝播型ネットワーク
Deep Learning JP
猫でも分かるVariational AutoEncoder
猫でも分かるVariational AutoEncoder
Sho Tatsuno
効用最大化理論の観点から見る強化学習
効用最大化理論の観点から見る強化学習
Kenta Ishii
機械学習モデルのハイパパラメータ最適化
機械学習モデルのハイパパラメータ最適化
gree_tech
PCAの最終形態GPLVMの解説
PCAの最終形態GPLVMの解説
弘毅 露崎
最適輸送入門
最適輸送入門
joisino
ノンパラベイズ入門の入門
ノンパラベイズ入門の入門
Shuyo Nakatani
[DL輪読会]逆強化学習とGANs
[DL輪読会]逆強化学習とGANs
Deep Learning JP
最適輸送の解き方
最適輸送の解き方
joisino
機械学習のためのベイズ最適化入門
機械学習のためのベイズ最適化入門
hoxo_m
グラフニューラルネットワークとグラフ組合せ問題
グラフニューラルネットワークとグラフ組合せ問題
joisino
Sliced Wasserstein距離と生成モデル
Sliced Wasserstein距離と生成モデル
ohken
ELBO型VAEのダメなところ
ELBO型VAEのダメなところ
KCS Keio Computer Society
非線形データの次元圧縮 150905 WACODE 2nd
非線形データの次元圧縮 150905 WACODE 2nd
Mika Yoshimura
Sparse Codingをなるべく数式を使わず理解する(PCAやICAとの関係)
Sparse Codingをなるべく数式を使わず理解する(PCAやICAとの関係)
Teppei Kurita
SMO徹底入門 - SVMをちゃんと実装する
SMO徹底入門 - SVMをちゃんと実装する
sleepy_yoshi
【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners
【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners
Deep Learning JP
【DL輪読会】事前学習用データセットについて
【DL輪読会】事前学習用データセットについて
Deep Learning JP
Contenu connexe
Tendances
Skip Connection まとめ(Neural Network)
Skip Connection まとめ(Neural Network)
Yamato OKAMOTO
PRML輪読#11
PRML輪読#11
matsuolab
強化学習と逆強化学習を組み合わせた模倣学習
強化学習と逆強化学習を組み合わせた模倣学習
Eiji Uchibe
一般化線形モデル (GLM) & 一般化加法モデル(GAM)
一般化線形モデル (GLM) & 一般化加法モデル(GAM)
Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
[DL輪読会]Deep Learning 第6章 深層順伝播型ネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第6章 深層順伝播型ネットワーク
Deep Learning JP
猫でも分かるVariational AutoEncoder
猫でも分かるVariational AutoEncoder
Sho Tatsuno
効用最大化理論の観点から見る強化学習
効用最大化理論の観点から見る強化学習
Kenta Ishii
機械学習モデルのハイパパラメータ最適化
機械学習モデルのハイパパラメータ最適化
gree_tech
PCAの最終形態GPLVMの解説
PCAの最終形態GPLVMの解説
弘毅 露崎
最適輸送入門
最適輸送入門
joisino
ノンパラベイズ入門の入門
ノンパラベイズ入門の入門
Shuyo Nakatani
[DL輪読会]逆強化学習とGANs
[DL輪読会]逆強化学習とGANs
Deep Learning JP
最適輸送の解き方
最適輸送の解き方
joisino
機械学習のためのベイズ最適化入門
機械学習のためのベイズ最適化入門
hoxo_m
グラフニューラルネットワークとグラフ組合せ問題
グラフニューラルネットワークとグラフ組合せ問題
joisino
Sliced Wasserstein距離と生成モデル
Sliced Wasserstein距離と生成モデル
ohken
ELBO型VAEのダメなところ
ELBO型VAEのダメなところ
KCS Keio Computer Society
非線形データの次元圧縮 150905 WACODE 2nd
非線形データの次元圧縮 150905 WACODE 2nd
Mika Yoshimura
Sparse Codingをなるべく数式を使わず理解する(PCAやICAとの関係)
Sparse Codingをなるべく数式を使わず理解する(PCAやICAとの関係)
Teppei Kurita
SMO徹底入門 - SVMをちゃんと実装する
SMO徹底入門 - SVMをちゃんと実装する
sleepy_yoshi
Tendances
(20)
Skip Connection まとめ(Neural Network)
Skip Connection まとめ(Neural Network)
PRML輪読#11
PRML輪読#11
強化学習と逆強化学習を組み合わせた模倣学習
強化学習と逆強化学習を組み合わせた模倣学習
一般化線形モデル (GLM) & 一般化加法モデル(GAM)
一般化線形モデル (GLM) & 一般化加法モデル(GAM)
[DL輪読会]Deep Learning 第6章 深層順伝播型ネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第6章 深層順伝播型ネットワーク
猫でも分かるVariational AutoEncoder
猫でも分かるVariational AutoEncoder
効用最大化理論の観点から見る強化学習
効用最大化理論の観点から見る強化学習
機械学習モデルのハイパパラメータ最適化
機械学習モデルのハイパパラメータ最適化
PCAの最終形態GPLVMの解説
PCAの最終形態GPLVMの解説
最適輸送入門
最適輸送入門
ノンパラベイズ入門の入門
ノンパラベイズ入門の入門
[DL輪読会]逆強化学習とGANs
[DL輪読会]逆強化学習とGANs
最適輸送の解き方
最適輸送の解き方
機械学習のためのベイズ最適化入門
機械学習のためのベイズ最適化入門
グラフニューラルネットワークとグラフ組合せ問題
グラフニューラルネットワークとグラフ組合せ問題
Sliced Wasserstein距離と生成モデル
Sliced Wasserstein距離と生成モデル
ELBO型VAEのダメなところ
ELBO型VAEのダメなところ
非線形データの次元圧縮 150905 WACODE 2nd
非線形データの次元圧縮 150905 WACODE 2nd
Sparse Codingをなるべく数式を使わず理解する(PCAやICAとの関係)
Sparse Codingをなるべく数式を使わず理解する(PCAやICAとの関係)
SMO徹底入門 - SVMをちゃんと実装する
SMO徹底入門 - SVMをちゃんと実装する
Plus de Deep Learning JP
【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners
【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners
Deep Learning JP
【DL輪読会】事前学習用データセットについて
【DL輪読会】事前学習用データセットについて
Deep Learning JP
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...
Deep Learning JP
【DL輪読会】Zero-Shot Dual-Lens Super-Resolution
【DL輪読会】Zero-Shot Dual-Lens Super-Resolution
Deep Learning JP
【DL輪読会】BloombergGPT: A Large Language Model for Finance arxiv
【DL輪読会】BloombergGPT: A Large Language Model for Finance arxiv
Deep Learning JP
【DL輪読会】マルチモーダル LLM
【DL輪読会】マルチモーダル LLM
Deep Learning JP
【 DL輪読会】ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-wo...
【 DL輪読会】ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-wo...
Deep Learning JP
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition
Deep Learning JP
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?
Deep Learning JP
【DL輪読会】Hopfield network 関連研究について
【DL輪読会】Hopfield network 関連研究について
Deep Learning JP
【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )
【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )
Deep Learning JP
【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...
【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...
Deep Learning JP
【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"
【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"
Deep Learning JP
【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning for Human-AI Coordination "
【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning for Human-AI Coordination "
Deep Learning JP
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
Deep Learning JP
【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"
【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"
Deep Learning JP
【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...
【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...
Deep Learning JP
【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...
【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...
Deep Learning JP
【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...
【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...
Deep Learning JP
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
Deep Learning JP
Plus de Deep Learning JP
(20)
【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners
【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners
【DL輪読会】事前学習用データセットについて
【DL輪読会】事前学習用データセットについて
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...
【DL輪読会】Zero-Shot Dual-Lens Super-Resolution
【DL輪読会】Zero-Shot Dual-Lens Super-Resolution
【DL輪読会】BloombergGPT: A Large Language Model for Finance arxiv
【DL輪読会】BloombergGPT: A Large Language Model for Finance arxiv
【DL輪読会】マルチモーダル LLM
【DL輪読会】マルチモーダル LLM
【 DL輪読会】ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-wo...
【 DL輪読会】ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-wo...
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?
【DL輪読会】Hopfield network 関連研究について
【DL輪読会】Hopfield network 関連研究について
【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )
【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )
【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...
【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...
【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"
【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"
【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning for Human-AI Coordination "
【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning for Human-AI Coordination "
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"
【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"
【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...
【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...
【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...
【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...
【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...
【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
Dernier
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
iPride Co., Ltd.
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
CRI Japan, Inc.
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
atsushi061452
知識ゼロの営業マンでもできた!超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx
知識ゼロの営業マンでもできた!超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx
sn679259
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
Toru Tamaki
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NTT DATA Technology & Innovation
Utilizing Ballerina for Cloud Native Integrations
Utilizing Ballerina for Cloud Native Integrations
WSO2
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
iPride Co., Ltd.
Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)
Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)
Hiroshi Tomioka
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
Toru Tamaki
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
CRI Japan, Inc.
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
iPride Co., Ltd.
Dernier
(12)
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
知識ゼロの営業マンでもできた!超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx
知識ゼロの営業マンでもできた!超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
Utilizing Ballerina for Cloud Native Integrations
Utilizing Ballerina for Cloud Native Integrations
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)
Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
[DL輪読会]Deep Learning 第18章 分配関数との対峙
1.
Deep Learning 輪読会
2017 第18章 分配関数との対峙 理学系研究科附属 天文学教育研究センター 学部4年 吉村勇紀
2.
構成 18.1 対数尤度 18.2 確率的最尤法 18.3
疑似尤度 18.4 スコアマッチングとレシオマッチング 18.5 雑音除去スコアマッチング 18.6 雑音対照推定 (NCE) 18.7 分配関数の推定
3.
18.1 対数尤度 • 非正規化確率分布の正規化 –
正規化定数の計算は多くのモデルで一般に困難である • 対数尤度の勾配 – 分配関数に対応する項が生じる(負項) – 以下負項をMCMCする手法を見る
4.
18.2 確率的最尤法とコントラスティブ・ダイバージェンス • 尤度関数最大化に対するMCMCの単純な適用 –
勾配1ステップ毎に混合を行う
5.
18.2 確率的最尤法とコントラスティブ・ダイバージェンス • CDアルゴリズム –
マルコフ連鎖の初期分布としてデータ分布を用いる
6.
18.2 確率的最尤法とコントラスティブ・ダイバージェンス • CDアルゴリズムの問題点 –
偽モードの出現 – RBMや可視変数ボルツマンマシンでは最尤推定値に収束しない – CDの更新方向はいかなる関数の勾配方向にならない
7.
18.2 確率的最尤法とコントラスティブ・ダイバージェンス • SML(PCD)アルゴリズム –
マルコフ連鎖の初期分布として前の勾配ステップの分布を用いる
8.
18.3 疑似尤度 分配関数• を計算せずに対数尤度を求める方法 条件付–
き確率の和で対数尤度を擬似的に表す 条件付– き確率は確率の比なので分配関数は打ち消して現れない 疑似尤度– 一般化疑似尤度• インデックス– 集合として一般化 密度推定– など完全な同時分布が必要なタスクには向かない 相関– がなるべくないようなインデックス集合が取れれば強力
9.
18.4 スコアマッチングとレシオマッチング スコアマッチング• モデル– 対数密度の入力微分とデータ対数密度の入力微分の二乗誤差を最小にする 分配関数–
はxの関数ではないので、微分を取ることで落ちる L(x,– θ)の最小化は次の期待値の最小化と同じ 対数密度– の微分、二回微分が必要
10.
18.4 スコアマッチングとレシオマッチング • レシオマッチング –
スコアマッチングの離散データへの拡張 – 次の目的関数の事例平均を最小化する – 計算量はSMLのn倍 – 二値データや高次のスパースなデータ(単語など)に適用される
11.
18.5 雑音除去スコアマッチング • スコアマッチングの正則化 –
新のデータ分布ではなく、次の分布に置き換える – 実際には真のデータ分布ではなく経験分布しか使えないから – 一致推定量の漸近的一致性は失われる
12.
18.6 雑音対照推定 (NCE) •
分配関数も同時に推定する – 次の対数尤度からパラメータと分配関数の近似値を同時に推定する – 単純な尤度最大化は不適(cが大きくなるだけ) – ノイズ分布を導入してスイッチ変数で切り替える
13.
18.7 分配関数の推定 • 重点サンプリング –
一般にp_1は高次元の複雑な分布なので質の悪い推定になってしまう
14.
18.7 分配関数の推定 • 焼きなまし重点サンプリング –
が大きい時に中間分布を挟んで隔たりを埋める方法 – 分配関数の比は次のように表せる – 中間分布 -> 加重幾何平均をよく用いる – 中間分布のサンプリングはMCMC
15.
18.7 分配関数の推定 • 焼きなまし重点サンプリング –
手順 – 重要度重み – 分配関数の近似
16.
18.7 分配関数の推定 ブリッジサンプリング• 1つの– 中間分布(ブリッジ)で補間する –
が大きい場合にも適用しうる 最適– なブリッジ分布 – 粗いrから始めて更新していく AIS– とブリッジサンプリングを組み合わせた手法も提案されている
17.
���� �������9�D�D�• 69D�– �����������������9 ��D������9��D���������� ����– ������������9�9��D������������������������������� �������������69D�������������������������
Télécharger maintenant